DeepSeek V4 确认4月发布：万亿参数开源模型，百万Token上下文，API价格仅$0.5

DeepSeek V4 确认 2026 年 4 月发布，万亿参数、百万 Token 上下文、原生多模态，Apache 2.0 开源，API 输入价格仅 $0.5/百万 Token，编程跑分超越 GPT-5 和 Claude Opus。

DeepSeek V4 定了，就在这个月。

经历了春节前后的跳票之后，梁文锋团队终于给出了明确信号：2026 年 4 月正式发布。万亿参数，百万 Token 上下文，原生多模态，Apache 2.0 开源。这不是某个维度的小幅迭代——这是一次把牌全摊在桌面上的代际升级。

更刺激的是价格：API 输入每百万 Token 仅 0.5 美元。GPT-4o 是 2.5 美元，Claude Opus 4 是 15 美元。换句话说，同样的预算，你用 V4 能跑的量是 Opus 的 30 倍。

这篇文章拆解 V4 的核心技术突破，聊聊它对开发者意味着什么，以及为什么这次「延期」反而是个好信号。

DeepSeek V4 核心参数与 GPT-4o、Claude Opus 4 的对比信息图

先说跳票这件事

原定春节前后发布的 V4 大参数版本，推迟到了 4 月。今年 1 月，小参数版本已经提前流入开源社区做适配，大版本却迟迟没来。

据接近项目的人士透露，延期的核心原因是梁文锋团队在过去半年里集中精力补齐技术短板，尤其是长期记忆（LTM）和多模态融合这两块硬骨头。这不是「做不出来」，而是「不想半成品上线」。

从 V1 到 V4，DeepSeek 只用了两年，团队不到 200 人。这个节奏在全球范围内都算激进。选择在最后关头踩一脚刹车，说明他们对 V4 的定位不只是「比 V3 好一点」——而是要一步到位，把开源模型的天花板直接顶上去。

万亿参数 + 百万 Token 上下文：不只是数字大

先说参数量。V4 总参数达到万亿级别，但这不意味着推理时要把一万亿参数全跑一遍。DeepSeek 从 V2 开始就在用 MoE（Mixture of Experts）架构，V4 大概率延续这个路线——万亿总参数，实际激活的可能只是其中一部分。这也是它能把 API 价格压到 0.5 美元的底层逻辑。

再说上下文窗口。100 万 Token 是什么概念？大约等于 750 万个英文单词，或者一次性塞进去整部《三体》三部曲外加几十万行代码。

对开发者来说，这意味着几件事：

大型代码库可以整体喂进去做分析、重构、漏洞检测，不用再手动切片
长文档处理（法律合同、研报、技术文档）告别分段拼接的 workaround
Agent 场景下，对话历史和工具调用记录可以完整保留，不用反复做 summarization

与 V3 相比，上下文窗口的扩展不是简单的「把数字调大」。传统 Transformer 的注意力机制是 O(n²) 复杂度，100 万 Token 如果硬算，推理成本会爆炸。V4 在这里做了架构级的改动，这就引出了它最核心的技术突破。

长期记忆（LTM）：这可能是 V4 最被低估的能力

大模型的「记忆力」一直是个老大难问题。上下文窗口再大，也是「工作记忆」——对话结束就没了。你跟 GPT 聊了三个月的项目细节，换个 session 它一个字都不记得。

V4 的做法是自研了一套叫 Engram（记忆印迹）的条件记忆机制，把知识存储和动态推理在架构层面解耦。

翻译成人话：模型有了一个独立的「长期记忆模块」，可以永久保存对话历史和知识库信息，检索复杂度接近 O(1)。这不是 RAG（检索增强生成）那种外挂方案，而是模型原生支持的能力。

这对 Agent 开发者来说是个大事。当前 Agent 架构的一个核心痛点就是状态管理——你得自己搞一套外部记忆系统，把关键信息存起来，下次对话再塞回去。V4 如果真能在模型层面解决这个问题，Agent 的开发复杂度会大幅下降。

当然，「接近 O(1)」这个说法需要等实际发布后验证。Engram 机制的具体实现细节目前还没有公开论文，到底是在 attention 层面做了稀疏化改造，还是引入了外部记忆网络，暂时只能等。但如果效果真如内部测试所示，这会是 V4 最有长期价值的技术贡献。

编程能力：跑分登顶，但更值得看的是工程化

跑分先摆出来：

基准测试	DeepSeek V4	GPT-5	Claude Opus 4
HumanEval	87.6%+	—	—
SWE-Bench Verified	83.7%	< 83.7%	< 83.7%
Design2Code	92%	—	—

HumanEval 87.6%、SWE-Bench Verified 83.7%，据称超越了 GPT-5 和 Claude Opus。Design2Code（设计稿转代码）准确率 92%。

但跑分只是一面。更值得关注的是 V4 在工程化编程上的能力跃升：

支持 338 种编程语言
可一次性理解数十万行跨文件代码库（配合百万 Token 上下文）
自动完成项目重构、漏洞检测、测试用例生成

这意味着 V4 不只是「帮你写函数」的 Copilot，而是能理解整个项目上下文、做系统级操作的工程伙伴。对于日常要处理大型 monorepo 的开发者来说，这个能力的实用价值远比 HumanEval 多几个百分点重要得多。

SWE-Bench Verified 83.7% 这个数字尤其值得注意。SWE-Bench 测的是模型解决真实 GitHub issue 的能力——给你一个 bug report，你得定位问题、改代码、跑通测试。这比 HumanEval 那种「写个函数」的题目难一个量级，也更接近开发者的真实工作场景。

原生多模态：不是「加个视觉模块」

V4 的多模态不是后期拼接的，而是原生统一架构，文本、图像、视频在底层做端到端语义融合。

具体能力包括：

基于 DeepSeek-OCR 技术，精准理解复杂图表、数学公式、扫描文档
工业质检图像识别
直接支持图像生成、视频理解、多模态问答
高精度 SVG 图形生成

「原生多模态」和「外挂多模态」的区别在哪？打个比方：外挂方案像是给一个只会读文字的人配了个翻译，先把图片翻译成文字描述，再让他处理；原生方案是这个人本身就能同时看图和读字，信息损失小得多。

对开发者来说，这意味着你不需要在 pipeline 里单独跑一个视觉模型再把结果喂给语言模型——一个 API 调用搞定。

国产算力适配：华为昇腾的存在感

一个容易被忽略的细节：V4 优先适配了华为昇腾等国产芯片，算力利用率达到 85%，部署成本据称仅为英伟达方案的三分之一。

基于数万张 CPU+DCU 集群，DeepSeek 已初步完成万亿参数模型的稳定运行验证。这对国内企业的意义不言而喻——在芯片供应链不确定性持续存在的背景下，一个能在国产算力上高效跑起来的万亿参数模型，本身就是战略级资产。

自研的 mHC 架构号称能把推理成本降低 90%。如果这个数字属实，那 V4 的 0.5 美元定价就不只是「烧钱补贴」，而是有真实的成本结构支撑。

价格战的新阶段

把价格再拉出来看一眼：

模型	输入价格（每百万 Token）
DeepSeek V4	$0.5
GPT-4o	$2.5
Claude Opus 4	$15
Qwen 3.6-Plus	—

V4 是 GPT-4o 的五分之一，Opus 的三十分之一。而且它还开源。

Apache 2.0 协议意味着：自由商用，无用户量门槛，你可以拿去微调、部署、卖服务，不用给 DeepSeek 交一分钱。Hugging Face 联合创始人称之为「重大里程碑」。

这对 API 服务市场的冲击是直接的。当一个万亿参数、跑分登顶的模型以 $0.5 的价格开放 API，同时还完全开源，其他厂商的定价逻辑就得重新算了。Token 消耗增速正在超越算力建设增速，云计算的商业模式可能要重新算账。

值得一提的是，阿里的 Qwen 3.6-Plus 最近刚登顶 OpenRouter，日调用量达到 1.4 万亿 Token。国产模型在全球开发者社区的存在感越来越强，V4 的加入只会加速这个趋势。

对开发者意味着什么

如果你现在在做 AI 应用开发，V4 发布后有几件事值得立刻关注：

Agent 架构可能要重构。如果 LTM 能力如宣传所述，你现在那套外部记忆管理的代码可能可以大幅简化。
长文档处理的 pipeline 可以简化。百万 Token 上下文 + 低价格，意味着很多之前需要做 chunking + retrieval 的场景可以直接「全塞进去」。
多模态应用的开发成本下降。原生多模态意味着少维护一个视觉模型的调用链路。
私有化部署有了新选择。Apache 2.0 + 国产算力适配，对数据合规要求高的企业来说是个利好。

V4 发布后，通过 OpenAI Hub 这类兼容 OpenAI 格式的聚合平台，开发者可以用同一套代码无缝切换到 DeepSeek V4，不用改接口。下面是一个调用示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-openai-hub-key",
    base_url="https://api.openai-hub.com/v1"
)

# 文本推理 —— 利用百万 Token 上下文处理大型代码库
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个资深软件工程师，擅长代码审查和重构。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "请分析以下代码库的架构问题并给出重构建议：\n\n"
                       + open("entire_codebase.txt").read()  # 百万 Token 上下文，整个代码库一次性塞入
        }
    ],
    max_tokens=8192
)

print(response.choices[0].message.content)

# 多模态调用 —— 原生图像理解，无需额外视觉模型
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张架构图有什么设计问题？请指出潜在的单点故障。"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/architecture-diagram.png"}
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

模型名称以实际上线为准，但接口格式不会变——这就是用标准 OpenAI 兼容格式的好处，切模型只改一个字符串。

冷静看几个问题

在兴奋之余，有几个点需要保持清醒：

第一，跑分和实际体验之间永远有 gap。HumanEval 和 SWE-Bench 的分数很亮眼，但真实开发场景的复杂度远超基准测试。V4 在处理模糊需求、跨领域知识整合、长链路推理上的表现，要等社区大规模使用后才能下结论。

第二，百万 Token 上下文的实际可用性。窗口大不等于「大海捞针」能力强。之前不少模型号称支持超长上下文，但在窗口后半段的信息检索准确率会明显下降。V4 的 Engram 机制能否真正解决这个问题，是个关键验证点。

第三，开源不等于好用。万亿参数的模型，私有化部署的硬件门槛不低。虽然有国产算力适配和推理成本优化，但对中小团队来说，API 调用可能仍然是更现实的选择。好在 V4 还提供了多个参数规格的版本——1 月流出的小参数版本中，E2B 最低 1.5GB 内存就能跑，31B Dense 版本在 AIME 数学测试中从 20.8% 飙到 89.2%，覆盖了从端侧到工作站的不同场景。

第四，生态成熟度。模型能力再强，如果周边工具链（微调框架、推理引擎、部署方案）跟不上，开发者的迁移成本就会很高。DeepSeek 1 月提前放出小参数版本给社区适配，说明他们意识到了这个问题，但生态建设不是一朝一夕的事。

写在最后

从 V1 到 V4，两年时间，不到 200 人的团队。DeepSeek 的节奏在全球 AI 公司里都算异类。

这次 V4 的发布，如果各项能力如内部测试所示，那它不只是「又一个开源模型」——它会实质性地改变开发者选择模型时的成本计算方式。当一个跑分登顶、价格最低、还完全开源的模型摆在面前，「为什么不试试」会变成一个很难回答的问题。

4 月具体哪天发布还没有确切消息。但可以确定的是，这个月的 AI 圈不会平静。

参考来源

万亿参数还开源？DeepSeek V4 来了，这次真的不一样 — 知乎专栏，V4 核心参数与定价分析
DeepSeek V4 拟 4 月上线！长期记忆、编程与多模态能力全面跃升 — 新浪科技，技术突破详细解读
DeepSeek V4 拟 4 月上线（ZAKER 转载） — LTM、编程、多模态三大方向技术细节
DeepSeek-V4 百度百科 — V4 与 V3 代际升级对比
DeepSeek V4 被曝 4 月上线，但有个坏消息 — 网易，延期原因与国产算力适配分析
环闻财经微博 — V4 核心突破与国产芯片适配信息

DeepSeek V4 本月发布：万亿参数开源，价格只有 GPT-4o 的五分之一